2026年9月17日、大日本印刷株式会社（DNP）は、長崎県において自動運転車の導入検討にAIを活用する実証事業を開始したと発表した。日本国内の自治体における実走行データをもとに、危険場面や交通環境の特徴を分析・整理する取り組みである。
長崎県で開始されたAI駆動型アセスメントによる自動運転支援の実態
大日本印刷株式会社は、自動運転車の社会実装に向けて、走行映像や位置情報などの実走行データをAIで分析する「AI駆動型アセスメント」の取り組みを始動させた。 その第一弾として、2026年9月から長崎県が実施する「自動運転車の社会実装に向けた長崎版AI診断手法の検証事業」を受託して展開している。
本実証は長崎県やDNP、県内の大学による産官学連携のもとで行われており、長崎市などでタクシー等の既存車両10台以上から実走行データを収集して分析を進めている。
DNPはこれまで文書や画像などの非構造化データをAIが利用しやすいデータ（※）へ変換する技術を培ってきた。 今回はその技術を走行映像や位置情報にも応用し、道路環境や歩行者・自転車の状況をAIが検索・比較・分析できるデータへと整備している。
さらに、実走行データから得られた周辺環境の情報を既存の交通事故シナリオ等の知識データと照合させる。 これにより、地域や地点ごとの危険場面の特徴や、道路環境・時間帯・天候による違いを詳細に把握することが可能になる。
なお、AIが自動的に安全性や導入可否を判断するわけではなく、AIによる分析結果と人による確認を組み合わせて導入検討に必要な情報を提供する仕組みとなっている。
先行検証では、走行映像から事故リスクを抽出する処理時間を人が行った場合と比較して約79パーセント短縮することに成功している。 一連の検証事業は2027年3月31日までに完了する予定である。
※AIが利用しやすいデータ：文書や画像、映像などの非構造化データを、AIが効率的に読み取り、検索・比較・分析を行える形式に構造化されたデータのこと。
断定的な表現を和らげ、実証段階のトーンに合わせた修正後の記事は以下の通りです。
自動運転社会の到来を加速させるメリットと技術的課題の展望 今回の長崎県における実証事業は、地方都市における自動運転車の導入ハードルを大きく下げる可能性を秘めていると言える。 AIによる分析と人間の確認を組み合わせたアセスメント手法が確立されれば、全国の自治体が抱える交通課題の解決に向けて大きな道筋が開かれるだろう。
今後は長崎県での有効性を確認した上で、他の自治体や地域への展開を見据えており、自動車メーカーや交通事業者等との連携も視野に入れられている。 自動運転を先行領域としながら、映像やセンサー、位置情報などの実世界データをAIが利用しやすい形に整える事業開発も加速するとみられる。
DNPが独自の「P&I（印刷と情報）」の強みを基盤に培ってきた技術を活かすことで、フィジカルAIの社会実装を強力に支援できると考えられる。
一方で、実走行データの継続的な収集体制の構築や、プライバシーの確保、さらには多様な交通環境への適応などにおいて運用の課題が残る可能性がある。 しかし、こうした技術的ハードルを乗り越えることができれば、実世界データを整備・活用するこの取り組みは日本の次世代交通インフラの構築において極めて重要な役割を果たしていくことが期待される。
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